img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray.shape

时间: 2023-10-29 18:06:18 浏览: 165
这段代码将一张彩色图像转换为灰度图像，并返回灰度图像的形状。 cv2.cvtColor() 是 OpenCV 中用于颜色空间转换的函数，它的第一个参数是需要转换的图像，第二个参数是需要转换到的颜色空间。在这里，我们将彩色图像转换为灰度图像，所以第二个参数是 cv2.COLOR_BGR2GRAY。 img_gray.shape 返回的是灰度图像的形状，通常是一个二元组 (height, width)。其中，height 表示图像的高度，width 表示图像的宽度。如果图像是一个三维数组（例如彩色图像），则还会有一个通道数的维度（例如 RGB 彩色图像的通道数为 3）。
相关问题

改进下面代码使其输出特征连线图和拼接图import cv2 import numpy as np #加载两张需要拼接的图片： img1 = cv2.imread('men3.jpg') img2 = cv2.imread('men4.jpg') #将两张图片转换为灰度图像： gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用Shi-Tomasi角点检测器找到两张图片中的特征点： # 设定Shi-Tomasi角点检测器的参数 feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7) # 检测特征点 p1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, **feature_params) p2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, **feature_params) #使用Lucas-Kanade光流法计算特征点的移动向量： # 设定Lucas-Kanade光流法的参数 lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03)) # 计算特征点的移动向量 p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, p1, None, **lk_params) p2, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray2, gray1, p2, None, **lk_params) #计算两张图片的变换矩阵： # 使用RANSAC算法计算变换矩阵 M, mask = cv2.findHomography(p1, p2, cv2.RANSAC, 5.0) #将两张图片拼接成一张： # 计算拼接后的图像大小 h, w = img1.shape[:2] pts = np.array([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]], dtype=np.float32).reshape(-1, 1, 2) dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M) xmin, ymin = np.int32(dst.min(axis=0).ravel() - 0.5) xmax, ymax = np.int32(dst.max(axis=0).ravel() + 0.5) tx, ty = -xmin, -ymin H, W = xmax - xmin, ymax - ymin # 计算拼接后的图像 timg = np.zeros((H, W, 3), dtype=np.uint8) timg[ty:ty + h, tx:tx + w] = img1 new_p2 = cv2.perspectiveTransform(p2, M) timg = cv2.polylines(timg, [np.int32(new_p2 + (tx, ty))], True, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)

以下是改进后的代码，可以输出特征连线图和拼接图： ```python import cv2 import numpy as np #加载两张需要拼接的图片： img1 = cv2.imread('men3.jpg') img2 = cv2.imread('men4.jpg') #将两张图片转换为灰度图像： gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用Shi-Tomasi角点检测器找到两张图片中的特征点： # 设定Shi-Tomasi角点检测器的参数 feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7) # 检测特征点 p1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, **feature_params) p2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, **feature_params) #使用Lucas-Kanade光流法计算特征点的移动向量： # 设定Lucas-Kanade光流法的参数 lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03)) # 计算特征点的移动向量 p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, p1, None, **lk_params) p2, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray2, gray1, p2, None, **lk_params) #计算两张图片的变换矩阵： # 使用RANSAC算法计算变换矩阵 M, mask = cv2.findHomography(p1, p2, cv2.RANSAC, 5.0) #将两张图片拼接成一张： # 计算拼接后的图像大小 h, w = img1.shape[:2] pts = np.array([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]], dtype=np.float32).reshape(-1, 1, 2) dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M) xmin, ymin = np.int32(dst.min(axis=0).ravel() - 0.5) xmax, ymax = np.int32(dst.max(axis=0).ravel() + 0.5) tx, ty = -xmin, -ymin H, W = xmax - xmin, ymax - ymin # 计算拼接后的图像 timg = np.zeros((H, W, 3), dtype=np.uint8) timg[ty:ty + h, tx:tx + w] = img1 # 计算特征连线图 new_p2 = cv2.perspectiveTransform(p2, M) timg_line = cv2.polylines(timg.copy(), [np.int32(new_p2 + (tx, ty))], True, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA) # 输出特征连线图 cv2.imshow('Feature Lines', timg_line) cv2.waitKey(0) # 拼接图加上特征连线 timg = cv2.polylines(timg, [np.int32(new_p2 + (tx, ty))], True, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA) # 输出拼接图 cv2.imshow('Stitched Image', timg) cv2.waitKey(0) ```

def detect_object(self): h, w, n = self.cv_image.shape # 获取原始图片尺寸 crop_norm = [[0.0, 0.7], [0.0, 0.7]] # 设定截取比例，上下：0~20%，左右0~60% h_start = int(np.floor(h * crop_norm[0][0])) h_end = int(np.ceil(h * crop_norm[0][1])) w_start = int(np.floor(w * crop_norm[1][0])) w_end = int(np.ceil(w * crop_norm[1][1])) img_tl = self.cv_image[h_start:h_end, w_start:w_end, :] # 获得交通灯所在区域图像 gray = cv2.cvtColor(img_tl, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 霍夫圆检测： circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 3, 15, param1=120, param2=50, minRadius=10, maxRadius=15) if circles is not None: circles1 = np.uint16(np.around(circles)) # 数据转化为整数 for circle in circles1[0, :]: # 圆心靠近边界防止坐标成为负数，适当扩大范围 if circle[0] < circle[2]: circle[0] = circle[2] if circle[1] < circle[2]: circle[1] = circle[2] cv2.circle(self.cv_image, (circle[0], circle[1]), 40, (0, 0, 255)) roi = self.cv_image[(circle[1] - circle[2]):(circle[1] + circle[2]), (circle[0] - circle[2]):(circle[0] + circle[2])] # 检测颜色 r = self.detectColor(roi) self.result += r帮我看着

根据你的代码，你正在对一个图像进行交通灯检测。首先，你从原始图像中截取出交通灯所在的区域图像。然后，你将该区域图像转换为灰度图像，并使用cv2.HoughCircles函数进行霍夫圆检测，以找到圆形的交通灯。 在找到圆形交通灯后，你使用cv2.circle函数在原始图像中绘制一个红色的圆形标记。然后，你将圆形区域作为兴趣区域（roi），传递给self.detectColor方法进行颜色检测。最后，将颜色检测的结果添加到self.result变量中。 如果你想我帮你检查代码是否有问题，请提供self.detectColor方法的实现代码。
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CvtColor()

是Opencv里的颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV,HSI等颜色空间的转换，也可以转换为灰度图像。
cpp

opencv rgb图像批量转换为gray图像

opencv rgb图像批量转换为gray图像。可通过cmake 运行
zip

Opencv android 经典代码 ImgColorToGray

又是一个比较经典的示例代码 Opencv android ImgColorToGray ，带 cpp 源码，此代码正常运行的前提必须严格参照 http://www.cnblogs.com/ldr213/archive/2012/02/20/2359262.html 进行配置。

现有两张大小一致的图像A与B，能否利用代码：args = {"image": './1.png'} # load the image and apply SLIC and extract (approximately) # the supplied number of segments image = cv2.imread(args["image"]) segments = slic(img_as_float(image), n_segments=100, sigma=5) # show the output of SLIC fig = plt.figure('Superpixels') ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments)) plt.axis("off") plt.show() print("segments:\n", segments) print("np.unique(segments):", np.unique(segments)) # loop over the unique segment values for (i, segVal) in enumerate(np.unique(segments)): # construct a mask for the segment print("[x] inspecting segment {}, for {}".format(i, segVal)) mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8") mask[segments == segVal] = 255对A 进行超像素分割，并将每个超像素块中的像素范围记录下来，直接应用到B上实现超像素分割？如果可以，请给出pytorch的代码实现

ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(img_a, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments_a)) ax = fig.add_subplot(1, 2, 2) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(img_b, cv2.COLOR_BGR2RGB)...

写出下列代码可以实现什么功能： #Img = cv2.undistort(Img, K, Dist) Img = cv2.resize(Img,(240,180),interpolation=cv2.INTER_AREA) #将opencv读取的图片resize来提高帧率 img = cv2.GaussianBlur(Img, (5, 5), 0) imgHSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 将BGR图像转为HSV lower = np.array([h_min, s_min, v_min]) upper = np.array([h_max, s_max, v_max]) mask = cv2.inRange(imgHSV, lower, upper) # 创建蒙版 指定颜色上下限 范围内颜色显示 否则过滤 kernel_width = 4 # 调试得到的合适的膨胀腐蚀核大小 kernel_height = 4 # 调试得到的合适的膨胀腐蚀核大小 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (kernel_width, kernel_height)) mask = cv2.erode(mask, kernel) mask = cv2.dilate(mask, kernel) mask = cv2.dilate(mask, kernel) light_img = mask[:100,:200 ] cv2.imshow("light",light_img) # 输出红绿灯检测结果 Img1 = Img Img = cv2.cvtColor(Img, cv2.COLOR_BGR2RGB) Img2 = Img cropped2 = Img2[70:128, 0:100] h,w,d = cropped2.shape #提取图像的信息 Img = Image.fromarray(Img) Img = ValImgTransform(Img) # 连锁其它变形，变为tesor Img = torch.unsqueeze(Img, dim=0) # 对tesor进行升维 inputImg = Img.float().to(Device) # 让数据能够使用 OutputImg = Unet(inputImg) Output = OutputImg.cpu().numpy()[0] OutputImg = OutputImg.cpu().numpy()[0, 0] OutputImg = (OutputImg * 255).astype(np.uint8) Input = Img.numpy()[0][0] Input = (Normalization(Input) * 255).astype(np.uint8) OutputImg = cv2.resize(OutputImg,(128,128),interpolation=cv2.INTER_AREA) # 将opencv读取的图片resize来提高帧率 ResultImg = cv2.cvtColor(Input, cv2.COLOR_GRAY2RGB) ResultImg[..., 1] = OutputImg cropped = ResultImg[80:128, 20:100] cropped1 = OutputImg[80:128, 20:100] cv2.imshow("out", cropped1)#显示处理后的图像 cv2.imshow("Img2", Img2) cv2.imshow("Img0", cropped)#显示感兴趣区域图像 print(reached)

4. 将图像从BGR色彩空间转换为HSV色彩空间，使用cv2.cvtColor函数。 5. 创建一个掩码(mask)，根据指定的颜色上下限范围过滤出感兴趣的颜色区域，使用cv2.inRange函数。 6. 对掩码进行膨胀和腐蚀操作，使用cv2.erode...

rows, cols = img.shape[:2] src_pts = np.float32([[0, 0], [cols-1, 0], [0, rows-1], [cols-1, rows-1]]) dst_pts = np.float32([[0, 0], [cols-1, 0], [cols*0.1, rows-1], [cols*0.9, rows-1]]) M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts) warped = cv2.warpPerspective(img, M, (cols, rows))经过扭曲矫正的图像边缘有一大片黑色怎么办怎么将黑色变白

gray = cv2.cvtColor(warped, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将扭曲矫正后的图像转换为灰度图像 _, thresh = cv2.threshold(gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 应用阈值处理函数 其中，第二个参数为阈值，这里设置...

import cv2 import numpy as np # 设置棋盘格大小 grid_size = (6, 9) # 设置棋盘格边长 square_size = 0.03 # 创建棋盘格点的坐标数组 obj_points = np.zeros((grid_size[0] * grid_size[1], 3), np.float32) obj_points[:, :2] = np.mgrid[0:grid_size[0], 0:grid_size[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size # 创建空数组来存储拍摄到的棋盘格点的坐标 img_points = [] # 拍摄多张图片，并检测棋盘格点 for i in range(10): # 读取图片 img = cv2.imread(f"image_{i}.jpg") # 将图片转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测棋盘格点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, grid_size, None) # 如果检测到棋盘格点，则将其添加到数组中 if ret: img_points.append(corners) # 在图片上绘制棋盘格点 cv2.drawChessboardCorners(img, grid_size, corners, ret) # 显示图片 cv2.imshow(f"Image {i}", img) # 关闭所有窗口 cv2.destroyAllWindows() # 进行相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机矩阵和畸变系数 print("Camera matrix:") print(mtx) print("Distortion coefficients:") print(dist)这段代码要想打开一个文件夹怎么改

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测棋盘格点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, grid_size, None) # 如果检测到棋盘格点，则将其添加到数组中 if ret: img_points.append...

def locate_carPlate(car_pic, resize_rate=1): # 预处理图像 img = car_pic pic_hight, pic_width = img.shape[:2] if pic_width > MAX_WIDTH: pic_rate = MAX_WIDTH / pic_width img = cv2.resize(img, (MAX_WIDTH, int(pic_hight * pic_rate)), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) # cv2.imshow("img", img) if resize_rate != 1: img = cv2.resize(img, (int(pic_width * resize_rate), int(pic_hight * resize_rate)), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) pic_hight, pic_width = img.shape[:2] blur = cfg["blur"] if blur > 0: img = cv2.GaussianBlur(img, (blur, blur), 0) # 图片分辨率调整 oldimg = img img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将BGR格式转换成灰度图片 # cv2.imshow("gray", img) kernel = np.ones((20, 20), np.uint8) img_opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 开运算 # cv2.imshow("opening", img_opening) img_opening = cv2.addWeighted(img, 1, img_opening, -1, 0) # 图像叠加，img - img_opening # cv2.imshow("opening", img_opening) ret, img_thresh = cv2.threshold(img_opening, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 阈值处理 # cv2.imshow("tresh", img_thresh) img_edge = cv2.Canny(img_thresh, 100, 200) # 边缘检测 # cv2.imshow("edge", img_edge) kernel = np.ones((cfg["morphologyr"], cfg["morphologyc"]), np.uint8) img_edge1 = cv2.morphologyEx(img_edge, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 闭运算 # cv2.imshow("edge1", img_edge1) img_edge2 = cv2.morphologyEx(img_edge1, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # cv2.imshow("edge2", img_edge2)

这段代码是用来定位车牌的，首先对图片进行预处理，包括对图片进行缩放、高斯模糊、灰度化、开运算、阈值处理、边缘检测和闭运算等操作，最终得到一个可以用来定位车牌的图像。其中，MAX_WIDTH是一个常量，表示图片...

import cv2 import numpy as np import os # 定义文件夹路径和结果保存路径 folder_path = 'D:\wzk\JIEMIAN\images' result_path = 'D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pj.jpg' # 获取文件夹内所有图像路径 img_paths = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.jpg')] # 遍历所有图像，进行配准拼接 result = cv2.imread(img_paths[0]) for i in range(1, len(img_paths)): img = cv2.imread(img_paths[i]) # 将两幅图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 提取图像特征点 orb = cv2.ORB_create() kp1, des1 = orb.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray2, None) # 匹配特征点 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) matches = matcher.match(des1, des2) # 选择最佳匹配点 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:int(len(matches)*0.15)] # 计算变换矩阵 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 拼接图像 result = cv2.warpPerspective(result, M, (result.shape[1] + img.shape[1], result.shape[0])) result[0:img.shape[0], result.shape[1]-img.shape[1]:] = img # 保存拼接结果 cv2.imwrite(result_path, result) # 显示结果 cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

2. 获取文件夹内所有图像路径。 3. 遍历所有图像，进行配准拼接。 4. 将两幅图像转换为灰度图像。 5. 提取图像特征点。 6. 匹配特征点。 7. 选择最佳匹配点。 8. 计算变换矩阵。 9. 拼接图像。 10. 保存拼接...

#!/usr/bin/env python2.7 # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import cv2 # 准备标定板参数 pattern = (9, 6) # 部角点数目 square_size = 25 # 每个棋盘格的边长（单位：毫米） # 准备用于标定的图像路径（替换实际的图像路径） image_paths = [ 'Pictures1.jpg', 'Pictures2.jpg', 'Pictures3.jpg', ] # 创建存储角点和物体点的列表 obj_points = [] # 真实世界坐标点 img_points = [] # 图像平面角点 # 准备物体坐标 objp = np.zeros((pattern[0] * pattern[1], 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern[0], 0:pattern[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size for image_path in image_paths: # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 查找角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern, None) if ret: obj_points.append(objp) img_points.append(corners) # 进行相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机内参和畸变参数 print("相机内参 (Camera Matrix):\n", mtx) print("\n畸变系数 (Distortion Coefficients):\n", dist) # 保存相机参数 np.save("camera_matrix.npy", mtx) np.save("dist_coeffs.npy", dist)让这个代码有3或4个颜色通道

img = cv2.imread(image_path) print("图像形状:", img.shape) 如果颜色通道数不正确，您可以尝试重新保存图像文件，或者尝试使用其他工具将其转换为正确的格式。 如果您仍然遇到问题，请提供更多关于您的...

解释grayL = cv2.cvtColor(imgL, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_size = grayL.shape[::-1]

这是通过使用OpenCV库中的cvtColor()函数完成的，该函数使用cv2.COLOR_BGR2GRAY参数将彩色图像转换为灰度图像。 第二行代码确定了灰度图像的大小，即其高度和宽度，以便稍后使用。这是通过将grayL.shape的结果反转...

srcImg = cv.copyMakeBorder(img1, top, bot, left, right, cv.BORDER_CONSTANT, value=(0, 0, 0)) testImg = cv.copyMakeBorder(img2, top, bot, left, right, cv.BORDER_CONSTANT, value=(0, 0, 0)) img1gray = cv.cvtColor(srcImg, cv.COLOR_BGR2GRAY) img2gray = cv.cvtColor(testImg, cv.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create() height = srcImg.shape[0] width = srcImg.shape[1] if len(good) > MIN_MATCH_COUNT: src_pts = np.float32([ kp1[m.queryIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2) dst_pts = np.float32([ kp2[m.trainIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2) M, mask = cv.findHomography(src_pts, dst_pts, cv.RANSAC, 5.0) warpImg = cv.warpPerspective(testImg, M, (testImg.shape[1], testImg.shape[0]), flags=cv.WARP_INVERSE_MAP) # 查找左边界 left = next((col for col in range(width) if srcImg[:, col].any() and warpImg[:, col].any()), None) # 查找右边界 right = next((col for col in range(width-1, -1, -1) if srcImg[:, col].any() and warpImg[:, col].any()), None) res = np.zeros([height, width, 3], np.uint8) for row in range(0, height): for col in range(0, width): if not srcImg[row, col].any(): res[row, col] = warpImg[row, col] elif not warpImg[row, col].any(): res[row, col] = srcImg[row, col] else: srcImgLen = float(abs(col - left)) testImgLen = float(abs(col - right)) alpha = srcImgLen / (srcImgLen + testImgLen) res[row, col] = np.clip(srcImg[row, col] * (1-alpha) + warpImg[row, col] * alpha, 0, 255) 中的srcImg和testImg究竟是什么

在这段代码中，srcImg和testImg分别是img1和img2经过边界扩展后的图像。通过使用cv.copyMakeBorder函数，我们可以将原始图像的边界扩展一定的像素数，从而避免在后续的处理中出现边界不足的问题。这里采用的是cv....

改进这段代码，使其输出匹配点连线图并对图像进行拼接输出全景图：import cv2 # 读入需要配准的两张图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') # 将图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用 Shi-Tomasi 算法寻找关键点并计算特征描述子 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None) # 使用 FLANN 匹配器进行特征匹配 FLANN_INDEX_KDTREE = 0 index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) # 选择好的匹配点 good = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.7 * n.distance: good.append(m) # 获取匹配点对应的坐标 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) # 使用 RANSAC 算法进行配准 M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对第一张图像进行变换并输出结果 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1], img1.shape[0])) cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用 Shi-Tomasi 算法寻找关键点并计算特征描述子 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = sift....

import cv2 import numpy as np def cv_show(name,img): cv2.imshow(name,img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() def get_img(path1,path2): img1 = cv2.imread(path1) img2 = cv2.imread(path2) img1 = cv2.resize(img1, (300, 400)) img2 = cv2.resize(img2, (300, 400)) #原图像变换为灰度图 img1_gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img2_gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) return img1,img2,img1_gray,img2_gray def get_info(img1_gray,img2_gray): # 尺度不变特征变换 sift = cv2.SIFT_create() # 关键点以及特征向量计算 kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1_gray, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2_gray, None) kp1 = np.float32([kp.pt for kp in kp1]) kp2 = np.float32([kp.pt for kp in kp2]) return kp1,des1,kp2,des2 def get_match(kp1,kp2,des1,des2): # 特征点交叉检验 bf = cv2.BFMatcher() matches = bf.knnMatch(des1, des2,k=2) idx_pair=[] for m,n in matches: if m.distance<n.distance*0.75: idx_pair.append((m.queryIdx,m.trainIdx)) if len(idx_pair)>4: pt_list1 = np.float32([kp1[i] for (i, _) in idx_pair]) pt_list2 = np.float32([kp1[i] for (_, i) in idx_pair]) H,_ = cv2.findHomography(pt_list2,pt_list1,cv.RANSAC,4) result = cv2.warpPerspective(img2, H, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img1.shape[0], 0:img1.shape[1]] = img1 return result #main函数 path1='img1.jpg' path2='img2.jpg' img1,img2,img1_gray,img2_gray=get_img(path1,path2) kp1,des1,kp2,des2=get_info(img1_gray,img2_gray) result=get_match(kp1,des1,kp2,des2) cv_show('result',result)对以上代码debug

这段代码的功能是将两张图片进行拼接...6.在主函数中，应该调用cv_show()函数来显示img1和img2，以便查看它们的内容。 7.在主函数中，应该将result保存为文件，而不是直接展示在屏幕上。 希望我的解答能够帮助到你！

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) cv2.error: OpenCV(4.0.1) c:\ci\opencv-suite_1573470242804\work\modules\imgproc\src\color.hpp:259: error: (-2:Unspecified error) in function '__cdecl cv::CvtHelper<struct cv::Set<3,4,-1>,struct cv::Set<3,-1,-1>,struct cv::Set<0,5,-1>,2>::CvtHelper(const class cv::_InputArray &,const class cv::_OutputArray &,int)' > Invalid number of channels in input image: > 'VScn::contains(scn)' > where > 'scn' is 1

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) 如果你的图像只有2通道，你可以使用以下代码将其转换为3通道的BGR图像： img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) 或者： img = cv2....

解决以下报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\ricky\PycharmProjects\Imageprocess2\main.py", line 63, in <module> img_block_eq = block_histogram_equalization(img) File "C:\Users\ricky\PycharmProjects\Imageprocess2\main.py", line 53, in block_histogram_equalization h, w = img.shape ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这个报错是因为您传入的图像img不是一个...gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 调用块状直方图均衡化函数 img_block_eq = block_histogram_equalization(gray_img) 这样就能避免上述报错了。

import cv2 import numpy as np chessboard_size = (9,6) # 棋盘格行列数 objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标 objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) img = cv2.imread('C:/yingxiang/biaoding.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) if ret == True: cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret) ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机内部参数和畸变系数 print("相机内部参数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(mtx) print("畸变系数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(dist) # 打印外部参数 print("旋转向量：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(rvecs) print("平移向量：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(tvecs)这段代码如何将旋转向量和平移向量改为旋转矩阵和平移矩阵

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) if ret == True: cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret) ...

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